论物理可解释世界模型的构建：一个基于功能组织、对齐不变性、多层监督与输出分割的四原则框架

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走向未来

发布于 2025-11-30 23:16:15

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物理可解释的世界模型：四个原则

走向未来

自动驾驶汽车、机器人和无人机等自主系统正在从受控环境走向开放和不确定的现实世界。这一转变对系统的可信赖性提出了前所未有的高要求。为了在复杂环境中进行可靠的规划、控制和安全验证，这些系统越来越依赖“世界模型”来预测高维观测数据的未来演变。然而，当前主流的世界模型在技术路径上遇到了一个根本性瓶行：它们强大的学习能力构建于一个“黑箱”之上。

这些模型学习到的“潜在表征”是高维数据（如图像、雷达信号）在神经网络内部的压缩表示。这种表示虽然在预测上很有效，但它与我们理解的物理世界（如位置、速度、质量）之间缺乏直接和有意义的映射。这种“不可解释性”极大地限制了系统在规划、控制和安全验证中的应用。例如，我们无法基于一个不可名状的潜在向量来设计强化学习的奖励函数，更无法对系统的安全性进行形式化的数学验证。

面对这一挑战，一篇名为《物理可解释世界模型的四个原则》的研究论文（该报告及本文的PDF版本已收录到“走向未来”【https://t.zsxq.com/xpWzq】知识星球中）提出了一个关键的范式转变：我们需要的不仅仅是“物理告知”的世界模型，即利用物理知识使模型学习得更好；我们真正需要的是“物理可解释”的世界模型，即模型内部的潜在表征本身就具有清晰、明确的物理含义。这种转变旨在构建一个神经与符号相结合的潜在表征空间，为实现系统的可靠性、可验证性和可调试性奠定基础。该研究提炼了四个核心原则，为实现这一目标提供了清晰的技术蓝图。本文将深入剖析这四个原则及其对构建下一代可信自主系统的深远意义。

世界模型的核心困境：物理可解释性的缺失

现代世界模型通常采用自编码器结构来压缩观测数据，并通过循环神经网络或Transformer等时序模型在潜在空间中传播动态。这些模型在数据效率上表现出色，但其核心问题在于“分布式表征”。在神经网络中，一个单独的物理特征（例如车辆的“速度”）通常会分散编码到多个潜在变量中，同时，任何一个潜在变量也可能混合了多种物理特征（例如同时包含“速度”和“光照”）。

这种表征的纠缠和混淆导致了严重的后果。首先，它阻碍了经典控制理论的应用。传统的最优控制或模型预测控制（MPC）依赖于一个清晰的状态空间模型（如系统的运动学和动力学方程）。如果世界模型无法提供这些物理状态，我们就无法利用这些经过几十年验证的、高效且稳定的控制算法。

其次，它使得强化学习的奖励设计变得困难。在强化学习中，智能体依赖奖励信号来学习。如果潜在空间是可解释的，我们可以直接根据物理状态（如“与障碍物的距离”或“是否遵守交通规则”）来设计精确的奖励函数。而在一个黑箱模型中，奖励只能基于模糊的、高维的图像重建损失，导致学习效率低下且行为不可控。

最关键的是，不可解释性阻碍了安全验证。对于部署在开放世界中的自主系统，我们必须能够提供安全保证，例如通过可达性分析来证明系统“在任何情况下都不会进入不安全状态”。如果模型的潜在动态与真实物理过程不对应，我们就无法将从模型中得到的任何安全结论“迁移”到现实世界中。我们验证的仅仅是一个黑箱模型的内部行为，而非系统在物理世界中的真实安全。

因此，该研究呼吁的范式转变，即从“物理告知”到“物理可解释”，其本质是从追求模型的“预测性能”转向追求模型的“可信表征”。这不仅仅是学术上的区分，更是决定自主系统能否被社会广泛接受和信任的关键所在。

原则一：基于物理意图，功能化组织潜在空间

实现物理可解释性的第一步，是摒弃单一、庞大的潜在向量，转而根据先验的物理知识，对潜在空间进行功能化的组织和模块化设计。这意味着将模型的潜在状态向量分解为多个独立的、具有特定物理功能的“分支”或“子空间”。

以自动驾驶为例，一个功能化的世界模型可以将其潜在空间划分为三个不同的分支。第一个分支专门用于编码和预测智能体自身的绝对物理动态，例如车辆的运动学状态，包括位置、速度、加速度和方向。这个分支的表征将严格对应于经典物理学中的状态变量。

第二个分支专注于处理智能体之间的相对动态和相互作用。在复杂的交通环境中，车辆的行为不仅取决于自身状态，还高度依赖于与其他车辆、行人等交通参与者的互动。该分支可以采用图神经网络（GNNs）等结构来显式地学习和预测这些“社会力”或“交互力”，例如其他车辆的遮挡或避让行为。

第三个分支则作为一个“残差”或“风格”编码器。它负责捕捉那些与核心物理动态无关，但对观测（如图像重建）很重要的环境特征，例如天气变化、一天中的时间、光照条件或道路表面的纹理。

这种功能化的组织结构具有重大价值。首先，它通过架构设计强行注入了关于“世界是如何运作的”这一结构性先验知识，引导模型去学习一个解耦的、有组织的表征，而不是一个纠缠不清的分布式表征。其次，它极大地增强了模型的可调试性。当系统在特定场景（例如“多智能体交互”）中失败时，工程师可以直接检查和分析对应的潜在分支（如“交互分支”）的输出，而不是面对一个难以理解的整体黑箱。

原则二：学习对齐的物理不变性与等变性

构建了功能化的潜在空间之后，接下来的挑战是确保这些子空间真正学习到了它们“应该”学习的内容。第二个原则，即学习对齐的不变性（invariance）和等变性（equivariance），正是为了解决这一问题。

这两个术语描述了模型的潜在表征如何响应输入观测数据的变化。如果一个表征是“不变的”，意味着即使输入数据发生了某种变化，该表征也保持不变。如果一个表征是“等变的”，意味着当输入数据发生某种变换时，该表征也会随之发生一种可预测的、对应的变换。

物理可解释性的关键在于将这两种特性与人类对物理世界的理解“对齐”。

一个“对齐的不变性”表示，当观测数据发生“物理意义上无关”的变化时，其对应的物理潜在表征应该保持不变。例如，当自动驾驶车辆的摄像头观测到场景的“亮度”仅仅因为太阳被云彩遮挡而变暗时，这不应该影响模型对车辆“速度”或“位置”的潜在表征。如果亮度变化导致了速度表征的波动，说明模型学习到了虚假的“伪相关性”。在功能化结构中，这个变化只应该影响“风格”分支，而“物理”分支必须对此保持不变。

相反，“对齐的等变性”表示，当观测数据因为“物理意义上的真实变换”而改变时，其潜在表征精确对应的变换。例如，当车辆在物理世界中向前移动了10米时，其在潜在空间中的“位置”表征也应该按照一个固定的、可预测的规则（例如一个简单的加法或线性变换）进行更新。这种等变性确保了潜在空间中的动态（dyn(z)）与真实世界的物理动态（dyn_phys(v(z))）之间存在一个同构映射关系。

通过在训练过程中显式地引入损失函数来鼓励这种对齐的不变性和等变性，模型被“强制”去学习物理世界的真实因果关系，而不是仅仅拟合观测数据中的表节模式。这能显著提高模型在面对未见过的（out-of-distribution）场景时的泛化能力和鲁棒性。

原则三：集成多层次、多强度的监督信号

前两个原则定义了可解释模型的理想“结构”，而第三个原则提供了一个实用的“训练方法”。在现实世界中，我们极少能获得完美、完整的物理状态标签。自动驾驶系统也许可以通过高精度GPS获得自身的位置，但要精确标记环境中所有其他车辆的完整物理状态（包括速度、加速度）在成本上是极其昂贵的。

因此，一个实用的可解释世界模型必须能够灵活地集成多种不同形式和不同强度的监督信号，利用一切可用的信息来“锚定”其潜在空间。

这个原则倡导一个多层次的监督策略。当拥有精确的物理标签时（例如通过模拟器或传感器获得的车辆位置和速度），模型应该使用“强监督”信号，通过直接的监督损失（如均方误差）来将特定的潜在维度与这些物理量对齐。

当精确标签缺失，但存在一些“弱监督”信号时，模型也应将其纳入训练。例如，我们可能不知道一个物体的精确位置，但我们知道它位于某个“边界框”内。这种区间约束（p ∈[a, b]）就可以作为一种弱监督损失。或者，我们虽然没有速度标签，但可以通过连续的位置数据来估计速度，并利用“轨迹平滑度”作为一种物理约束（例如，物体的加速度不应无限大）来正则化模型的学习。

当只有部分数据有标签时，模型可以采用“半监督”技术。例如，使用少量的已标注数据来初始化一个有意义的潜在空间，然后利用这个模型为大量未标注数据生成“伪标签”，再反过来利用这些伪标签迭代地优化模型。

最后，在完全没有标签的情况下，模型还可以依赖“自监督”学习。例如，通过对比学习，让模型学会在潜在空间中拉近“物理上相似”的状态（例如，两个不同时间拍摄的、但车辆处于同一位置的图像），推远“物理上不同”的状态。

通过设计一个统一的训练目标，将所有这些来自不同抽象层次（从精确值到区间约束）和不同强度（从强监督到自监督）的信号整合在一起，模型可以最大限度地利用可用的数据和知识，逐步将其潜在空间雕刻成与物理现实一致的形态。

原则四：分割生成输出以实现可扩展验证

前三个原则共同构建了一个物理可解释的“潜在空间”。然而，世界模型不仅要理解世界，还要“生成”对未来的预测。这个生成过程（即解码器）本身通常也是一个复杂的、高维的神经网络。如果解码器是一个庞大的黑箱，那么我们仍然难以对其生成的图像或预测进行“验证”。

第四个原则针对这一“输出”环节，提出了一个关键的工程解决方案：分割生成输出。其核心思想是，用多个更简单的、专门化的“小型解码器”来取代单个的、庞大的“通用解码器”。

具体而言，模型的生成输出被“分区”。每一个分区对应一个在物理上有意义的独立对象或概念。例如，一个解码器专门负责根据“物理”潜在状态生成“智能体”本身（如车辆）的图像；另一个解码器专门负责生成“环境背景”（如道路和建筑）；其他解码器则分别负责生成每一个被追踪的“其他障碍物”。

这种输出分割带来了两个巨大的好处，而这都与“安全验证”直接相关。

第一个好处是“可扩展性”。对一个为高分辨率图像设计的巨型神经网络进行形式化验证，在计算上是几乎不可能的。其复杂性会随着网络规模和输出维度呈指数级增长。但是，要验证一个只负责生成单个小型对象（例如一个2D的杆子）的小型网络，其难度则大大降低。通过将一个大问题分解为一堆可管理的小问题，该原则使得对整个世界模型的“分而治之”的验证成为可能。

第二个好处是“可迁移性”。当这些小型解码器与前三个原则所构建的“可解释潜在状态”相结合时，验证的价值就显现出来了。我们不再是验证“图像到图像”的变换，而是验证“物理状态到图像”的映射。验证的目标变成了证明“如果智能体的物理状态处于安全区域（例如，z_pos > 10米），那么它对应生成的图像部分（例如，解码器1的输出）也必然处于图像的安全区域”。这种能力使得我们能够将形式化方法提供的数学保证，从抽象的潜在空间“转移”到与现实世界接口的高维观测空间。

该研究的实验结果也初步印证了这一点。通过将简单的“月球登陆器”和“杆车”环境的图像分割为三个部分并使用三个小型解码器，模型在保持相近重建质量的同时，解码器部分的网络参数量大幅减少（例如减少了27.7%），这直接降低了验证的计算复杂度。

未来展望：构建可信自主的基石

这四个原则共同勾勒出了一个从当前黑箱模型向未来可信模型演进的清晰路径。它们并非相互独立，而是构成了一个环环相扣、层层递进的统一框架：原则一（功能组织）定义了可解释的“架构”；原则二（不变/等变性）提供了对齐物理的“约束”；原则三（多层监督）给出了可落地的“训练”方法；原则四（输出分割）则打开了通向“验证”的大门。

这个框架的提出，为自主系统未来的技术发展指明了几个极具价值的方向。

首先，它将推动世界模型与经典自主系统的融合。长期以来，基于深度学习的“端到端”方法和基于经典控制理论的“模块化”方法一直处于对立状态。可解释世界模型成为了二者的“桥梁”：深度学习模型可以充当一个高性能的、可解释的“状态估计器”，它从高维传感器数据中提取出精确的物理状态；而经典的、可验证的控制算法（如MPC）则可以基于这些可靠的物理状态，进行安全、高效的轨迹规划和控制。

其次，它为多模态融合提供了一个更鲁棒的范式。当前的自动驾驶系统需要融合摄像头（图像）、激光雷达（点云）和雷达等多种传感器。将这些不同模态的数据在一个不可解释的特征空间中进行“黑箱融合”，其一致性和可靠性很难保证。而一个物理可解释的潜在空间提供了一个天然的“共同锚点”：无论是图像还是点云，它们都应该被编码到“同一个”潜在的物理现实表征上。这为实现跨模态的一致性预测和融合提供了坚实的理论基础。

最后，它也为利用大型语言模型（LLM）等基础模型的能力开辟了新途径。基础模型在海量数据中学习到了大量关于世界运作的“常识性”物理知识。未来的研究可以探索如何从这些基础模型中“提取”物理知识，以自动化的方式为世界模型“建议”其功能结构（原则一）或不变性约束（原则二），从而加速可解释模型的构建。

事实上，本文所倡导的这种融合路径，与当前人工智能领域一个极为重要的“图模互补”范式深度契合。资深人工智能专家王文广先生在其灯塔之作《知识增强大模型》中便系统性地阐述了这一理念。他指出，以知识图谱为代表的符号知识系统和以大模型为代表的神经学习系统各有优劣：前者提供了确定、可追溯的知识和强大的演绎推理能力；后者则具备卓越的感知、归纳和内容生成能力。二者结合的“图模互补”范式，正是为了弥补大模型的“幻觉”和知识局限，提升其可解释性与推理能力。

本文所提出的物理可解释世界模型及其四大原则，正是“图模互补”思想在自主系统这一高风险、强物理约束领域的一次精妙实践和深刻诠释。在这个框架中，“图”便是那套结构化的、先验的物理知识与动态规则（体现在原则一的功能组织与原则二的对齐约束）；而“模”则是强大的神经网络组件，通过原则三（多层监督）和原则四（输出分割），使其感知、预测和生成的能力被牢牢地“锚定”在物理现实之上，从而实现了从“黑箱”到“可信”的关键转变。

这一领域的融合创新（如“图模互补”与“物理可解释性”）正是当前技术爆发的核心。对于如何将生成式人工智能、大模型、AIGC、AI芯片和机器人等前沿技术的产品、技术与应用实践相结合，欢迎加入“走向未来”知识星球（https://t.zsxq.com/xpWzq）进行更深入的探讨。在这个最具价值的知识星球中，我们可以一起交流如何使用各种人工智能大模型和智能体来为工作增效，为生活添彩，共同走向AGI的未来。